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黄魟，Urobatis jamaicensis（软骨鱼科 Urotrygonidae）：综述
Urobatis jamaicensis (Cuvier)，即黄色黄貂鱼（Nelson 等人，2004 年）（图 1），最初于 1816 年被描述为 Trygon jamaicensis。它之前也被归类为 Trygonobatus torpedinus、Urolophus torpedinus、Urobatis sloani、Urobatis vermiculatus 和 Urolophus jamaicensis（Bigelow 和 Schroeder，1953 年）；许多文献都提到了后者的同义词。目前提出了几种系统发育等级，最普遍接受的是：纲软骨鱼纲、亚纲板鳃亚纲、目 Myliobatiformes、科 Urotrygonidae；然而，应该会进一步修订（Nelson，2006 年）。 U. jamaicensis 是一种相对较小的鳐鱼，平均全长 (TL) 约为 335 毫米，盘宽 (DW) 约为 160 毫米。作为板鳃类的典型特征，雌性比雄性大。在我们对 500 多只动物的研究中，记录的最大尺寸是雌性 480 毫米 TL（平均值为 » 345 毫米）；而
简化的环境影响声明
List of Table Table 1- Environmental description and summary of the key findings and conclusions ..................... 18 Table 2-The total length with the total lines of seismic survey activities ............................................. 28 Table 3-The Roles and Quantities for the seismic project .................................................................... 29 Table 4 - Geodetic parameters .......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................参数和技术标准“ TBD” ..................................................................................................................................................... 36 Table 8 - Applicable Laws and Regulation in Timor-Leste for the Seismic Survey................................ 37 Table 9 - Applicable International Standards and Guidelines for the Seismic Survey.......................... 40 Table 10 - Air Quality data collected from EBS and comparing it to WHO Air Quality Standard................................................................................................................................................
基于PLC的三相过流保护...
摘要。由于输电线 (TL) 是电力系统中的重要组成部分，本文介绍了使用可编程逻辑控制 (PLC) 的三相 TL 系统过流保护的设计和实际实施。然后，PLC 在线监测每相负载电流的值并检测过流，同时通过发送输出信号来跳闸断路器 (CB) 线圈，从而隔离故障。PLC 的显示单元用于显示负载电流，并发出带有发生故障类型的警报信息。所提出的控制器程序还会在浪涌的一定时间内取消 CB 的跳闸信号并指示负载电流。此外，当过流释放时，自动重合闸系统可使 CB 恢复工作。与其他保护控制器系统相比，基于 PLC 的保护方法成本更低，精度更高，操作更安全。采用功能块图 (FBD) 语言来实现所提出的软件控制器。通过 LOGO! Soft Comfort V7.0 软件程序对所提出的控制器进行模拟，以便在下载到 PLC 之前对程序进行虚拟植入。
CALGB 40601 (Alliance) 中的生存率、病理反应和基因组学，这是一项针对 HER2 阳性乳腺癌的紫杉醇-曲妥珠单抗联合或不联合拉帕替尼的新辅助 III 期试验
结果 118 名患者被随机分配到 THL 组，120 名患者分配到 TH 组，67 名患者分配到 TL 组。在超过 7 年的随访中，THL 的 RFS 和 OS 显著优于 TH 组（RFS 风险比为 0.32；95% CI，0.14 至 0.71；P = 0.005；OS 风险比为 0.34；95% CI，0.12 至 0.94；P = 0.037），TH 和 TL 之间没有差异。在先前描述的 688 个基因表达特征中，215 个与 pCR 有显著关联，45 个与 RFS 有显著关联，只有 22 个（3.2%）同时与 pCR 和 RFS 有关。具体而言，8 种免疫特征与更高的 pCR 率和更好的 RFS 显著相关。对于有残留疾病的患者，免疫球蛋白 G 特征是一个独立的、良好的预后因素，而与更高 pCR 率相关的 HER2 富集特征显示出明显更短的 RFS。
通过联合计算连接分布式能量灵活性的分布式口袋：限制和可能性rashba效应和tl2o/pts2的拉曼光谱...
图4：TL 2 O/pts的电子带结构分别为（w/o）SOC和（b）具有（w/）soc的（b）。（c）缩放价带区域定义了发电的rashba-Energy e r和动量k 0。（d）对应于虚线的黑线（E = - 0。30 eV）在（c）中。
爱因斯坦·西尔弗里奇（Einstein Silverridge）v爱因斯坦
TD TM TR TL TY MWT TV 99％-I HH1F HH2F HH2F HH3F HH4F HH4F HH5F HH5F HH6F HCDF HCDF HMWF REG。＃：Hocanm12857528 AAA：534126 DMS：345 BORN：04/18/2018 KAPPA酪蛋白：AB Beta酪蛋白：A2A2
基于脑MRI的威尔逊病组织分类
威尔逊氏病 (WD) 是由于脑和肝脏中铜过量积累引起的，如果不及早诊断，会导致死亡。WD 在 MRI 扫描中以白质高信号 (WMH) 的形式出现。通过视觉比较将 WD 与对照组进行分类是一项挑战且繁琐的工作，主要是因为 WMH 存在细微差异。本信介绍了一种基于计算机辅助设计的自动分类策略，该策略使用优化的迁移学习 (TL)，利用两个新范式，即 (i) MobileNet 和 (ii) 视觉几何组-19 (VGG-19)。此外，作者根据机器学习 (ML) 范式对 TL 系统进行了基准测试。使用四倍增强，VGG-19 优于 MobileNet，准确率和曲线下面积 (AUC) 分别为 95.46 ± 7.70 % 、0.932 (p < 0.0001) 和 86.87 ± 2.23 % 、0.871 (p < 0.0001)。此外，与基于 ML 的软分类器 - 随机森林进行基准测试时，MobileNet 和 VGG-19 分别显示出 3.4% 和 13.5% 的提升。
多中心 - 私人 - 抛光模型 - 深度训练 -
目标：这项工作旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移（BM）自动分量性能的影响，并评估增量转移学习技术的功效，即不忘记（LWF），以提高模型性能而无需共享原始数据。材料和方法：使用了埃尔兰根大学医院（UKER），苏黎世大学医院（USZ），斯坦福大学，纽约大学（纽约大学）和Brats Challenge 2023的六个BM数据集。首先，分别为单一中心训练和混合多中心训练建立了用于BM自动分量的DeepMedic网络的性能。随后评估了保护隐私的双边合作，其中有一个验证的模型将分享到其他带有LWF或不带有LWF的转移学习（TL）的进一步培训中心。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM检测的平均F1得分范围从0.625（NYU）到0.876（UKER）。混合的多中心训练明显提高了斯坦福大学和纽约大学的F1分数，其他中心的改进可以忽略不计。当将UKER预告量化的模型应用于USZ时，LWF的平均F1得分（0.839）比NAIVE TL（0.570）和单中心训练（0.688）高于UKER和USZ测试数据。幼稚的TL提高了灵敏度和轮廓精度，但会损害精度。相反，LWF表现出值得称赞的灵敏度，精度和轮廓精度。应用于斯坦福大学时，观察到类似的性能。结论：数据异质性（例如，转移密度，空间分布和图像空间分辨率的变化）导致BM自动分量的性能变化，从而对构建概括性提出了挑战。LWF是对点对点隐私模型培训的有前途的方法。
基于转移学习技术的端到端轮胎缺陷检测模型
抽象的视觉检查有缺陷的轮胎后期生产对于人体安全至关重要，因为故障轮胎会导致爆炸，事故和生命损失。随着技术的进步，转移学习（TL）在许多计算机视觉应用中起着影响的作用，包括轮胎缺陷检测问题。但是，自动轮胎缺陷检测很难有两个原因。首先是复杂的各向异性多纹理橡胶层的存在。第二，没有用于缺陷检测的标准轮胎X射线图像数据集。在这项研究中，使用来自全球轮胎公司的新数据集提出了基于TL的轮胎缺陷检测模型。首先，我们收集并标记了数据集，该数据集由3366个X射线图像和20,000张合格轮胎的图像组成。尽管数据集涵盖了15种由不同的设计模式引起的缺陷，但我们的主要重点是二进制分类以检测缺陷的存在或不存在。该具有挑战性的数据集分别分别为70％，15％和15％的培训，验证和测试。然后，对提出的数据集进行了调整，训练和测试的九个常见的预训练模型。这些模型是Xception，InceptionV3，VGG16，VGG19，Resnet50，resnet152v2，densenet121，InceptionResnetv2和MobilenetV2。结果表明，精细的VGG19，Densenet21和InceptionNet模型获得了与文献的兼容结果。此外，在召回，精度，准确性和F1分数方面，Xception模型优于比较的TL模型和文献方法。此外，它在测试数据集73.7、88、80.2和94.75％的召回，精度，F1分数和准确性的94.75％以及验证数据集73.3、90.24、80.9和95％的召回召回，精度，F1分数和精度分别实现。